Semantic Web - LIAlia.disi.unibo.it/.../ModApplRetiCalc0910/materiale/15.semanticWeb.pdf · Prospettiva sull intero web – De-centralizzazione dei dati – Uso di ontologie per organizzare

Semantic Web

Ing. Federico Chesani

7 Novembre 2008

Outline

• Introduzione a Semantic Web

Out

line

• Tecnologie del Semantic Web

• SW oggi: problemi e critiche

Outline

Introduzione a Semantic Web

• Caratterizzazione del World Wide Web odierno

L S i W be–

Tecn

olog

ie -

Conc

lusi

oni

• La proposta Semantic Web

• Architettura del Semantic Web

• Applicazioni del Semantic Web

Intr

oduz

ione

Il Web oggi (Web 1.0) …

• L’informazione oggi è rappresentata tramite:– Linguaggio naturale– Immagini, multimedia, aspetto grafico

• Gli utenti utilizzano tutti questi mezzi (facilmente) per:e

–Te

cnol

ogie

-Co

nclu

sion

iper:– Dedurre fatti da informazioni parziali– Creare associazioni mentali

– Accedono contemporaneamente a diversi mezzi di comunicazione senza alcun problema (uso di più sensi)

Intr

oduz

ione


• I contenuti sono pubblicati su web per essere “human-readable”– Standard HTML concentrato su “come”

rappresentare i contenuti

e–

Tecn

olog

ie -

Conc

lusi

oni

– Nessun meccanismo per definire “cosa” si sta rappresentando

– Alcuni tags (e.g. <title>) danno semantica implicitamente ma …

• … il loro contenuto non è strutturato• … il loro uso non è standardizzato

Intr

oduz

ione

Il Web oggi (Web 1.0) …Possiamo identificare il titolo in base alla sua presentazione (<h1>, <b>) …

… se domani il designer grafico cambia il formatoe

–Te

cnol

ogie

-Co

nclu

sion

i

<h1><B>Finanziaria, il voto slitta a domani<br>

Al Senato va in scena l'assurdo</B>

</h1>

grafico cambia il formato esterno, il nostro program-ma non funziona più!!!

Intr

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ione


• Le pagine contengono collegamenti (links) ad altre pagine– Nessuna informazione sul link …

• cosa rappresenta un certo collegamento?e–

Tecn

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ie -

Conc

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oni

… cosa rappresenta un certo collegamento?• … cosa rappresenta la pagina/risorsa riferita da un

link?

– E.g.: Nella mia home page esistono link ad altre home page…

• quali di questi sono i miei colleghi? • quali di questi sono semplicemente miei

conoscenti?

Intr

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ione


Actual Web = Layout + Routing

e–

Tecn

olog

ie -

Conc

lusi

oni

Problema: non è possibile ragionare in modo automatico sui datiIn

trod

uzio

ne


• Web inteso come colossale archivio di dati, interrogato ogni giorno da milioni di utenti– L’accesso a tale archivio avviene tramite motori di

ricerca ed in base a keywords …

e–

Tecn

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ie -

Conc

lusi

oni

– … il successo di tale ricerca dipende da molti fattori

• Bontà dell’algoritmo di ricerca• Numero delle pagine indicizzate• Contenuti/meta-contenuti delle pagine indicizzate• Esempio: ultime elezioni americane

Intr

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ione


• Il web è universale– Qualunque pagina può contenere collegamenti ad

altre pagine

– Approssimativamente chiunque può pubblicaree–

Tecn

olog

ie -

Conc

lusi

oni

Approssimativamente, chiunque può pubblicare su web riguardo qualunque argomento

• Decentralizzazione delle informazioni

• Inconsistenza delle informazioni

• Incompletezza delle informazioni

Intr

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ione

Semantic Web

Obiettivo: poter “utilizzare”/”ragionare su” la enorme quantità di dati disponibili sul web in maniera automatica

e–

Tecn

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ie -

Conc

lusi

oni

Come? Estendendo l’attuale web con informazioni sul contenuto (informazioni semantiche)

Proposto da Tim Berners-Lee nel 2001, in un articolo pubblicato su Scientific American

Intr

oduz

ione

Semantic Web

“The Semantic Web is about two things. It is about common formats for integration and combination of data drawn from diverse sources, where on the original Web mainly concentrated on the interchange of documents. It is also about e

–Te

cnol

ogie

-Co

nclu

sion

i

g flanguage for recording how the data relates to real world objects. That allows a person, or a machine, to start off in one database, and then move through an unending set of databases which are connected not by wires but by being about the same thing.”

W3C Semantic Web Initiative

Intr

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ione

Semantic Web

Principi che si vogliono salvaguardare:

• Universalità del web• De-centralizzazione dell’informazionee

–Te

cnol

ogie

-Co

nclu

sion

i

De centralizzazione dell informazione• Inconsistenza dell’informazione

– Inconsistenza dei contenuti– Inconsistenza delle informazioni di routing (links)

• Incompletezza dell’informazione– … dei contenuti– … delle informazioni di routing (links)

Intr

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ione

Aggiungere informazioni sul contenuto

Aggiungere informazioni sul contenuto non è sufficiente

• Tali informazioni devono essere opportunamente strutturate (e.g., classificazione di Linneo per il mondo animale)

– Ontologie?e–

Tecn

olog

ie -

Conc

lusi

oni

g• E’ necessario aggiungere anche regole di inferenza

(e.g., sillogismo aristotelico, FOL, DL)– Logica?

• Applicando regole a dati si ottengono nuove conoscenze– Processo di prova (proof) con cui si dimostrano le

conclusioni

Intr

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ione

Proof e Trust

Le “proofs” usate per inferire nuove informa-zioni possono essere scambiate ed analizzate per…

• … giustificare i risultati ottenutie–

Tecn

olog

ie -

Conc

lusi

oni

g• … superare l’aspetto definitorio dell’IT• … ragionare ulteriormente sulla “fiducia”

riguardo i risultati ottenuti– Le informazioni sul web sono (e saranno)

incoerenti, contradditorie ed incomplete

Intr

oduz

ione

Architettura del Semantic Web

Rice

rca

e–

Tecn

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ie -

Conc

lusi

oni

Stan

dard

Ass

esta

ti

Intr

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ione

SW – Applicazioni?

Qualche esempio …

• Sistemi di ricerca

• Assistente remoto

e–

Tecn

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ie -

Conc

lusi

oni

• Integrazione Database (ambito industriale)

• Biblioteche ed archivi digitali (XMP Adobe)

• Semantic Web Services

Intr

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ione

ApplicazioniRicerca di documenti/risorse

• Aziende medio/grandi hanno il problema di gestire lo storico dei documenti interni– E.g., Google offre “(Mini) Search Appliance” ( $1,995 up to

50.000 docs, $30,000 up to 500.000 docs – 2007 prices)

e–

Tecn

olog

ie -

Conc

lusi

oni

• Vodafone Live! Mobile Portal ha adottato una soluzione basata su RDF (SW)– Pagine visitate per download diminuite del 50%– In due mesi, scaricate il 20% in più di suonerie (fonte:

Ivan Herman, SW lead)

Intr

oduz

ione

ApplicazioniAltri portali …

• Sun’s White Paper e System Handbook

• Nokia’s S60 – portale di supporto

• Harper’s Online magazine - collega gli articoli pubblicatitramite una ontologia interna

O l i le–

Tecn

olog

ie -

Conc

lusi

oni

• Oracle - virtual press room

• Opera’s community site

• Yahoo! Food

• FAO's Food

• Nutrition and Agriculture Journal - portale

Intr

oduz

ione

ApplicazioniAssistente Remoto

• Scenario originale proposto da Tim Berners-Lee• Due utenti, tramite il loro “Semantic Web Agent”

residente in un palmare/cellulare, riescono a:– Sincronizzare le rispettive agende

e–

Tecn

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ie -

Conc

lusi

oni

– Generare un piano di azioni e su questo giungere ad un agreement

– Delegare, in base ad un modello di trust, compiti l’uno all’altro

– Analizzare clausole di un contratto ed effettuare scelte in base a funzioni di costo/benefici

Intr

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ione

ApplicazioniAssistente Remoto rivisto

– Ognuno di noi può accedere on-line a:• c/c bancario• agenda• album fotografico

T li f ti di d ti i t tie–

Tecn

olog

ie -

Conc

lusi

oni

– Tali fonti di dati non sono integrati:• Non possiamo ad esempio integrare l’agenda con i

movimenti bancari effettuati quel giorno…• Non possiamo collegare alcune fotografie al giorno in

cui sono state scattate…

• Minor enfasi sulla parte di ragionamento!

Intr

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ione

ApplicazioniIntegrazione di database

• A livello intra-aziendale, è frequente la necessità di dover integrare differenti database in un unico nuovo modello

• In maniera approssimata:1 Si rappresentano i diversi dati tramite strutturee

–Te

cnol

ogie

-Co

nclu

sion

i

1. Si rappresentano i diversi dati tramite strutture astratte di rappresentazione

• Dati indipendenti dalla loro rappresentazione interna

2. Si fa il “merge” di tali rappresentazioni astratte• Merge reale tramite esportazione/importazione verso un nuovo db• Merge virtuale, tramite opportuni strati software che nascondono la realtà fisica

3. Si utilizza il risultato ponendo query di complessità/significato maggiore (rispetto a prima)

Intr

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ione


• Il passo di merge ha successo se per ogni set di dati vengono identificate/definite opportune equivalenze Automatic merge

e–

Tecn

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Conc

lusi

oni

http://.../isbn/0747591059

Harry Potter and the Deathly Hallows

a:title

a:hasISBN

J.K. Rowling

a:author

a:name

http://.../isbn/0747591059

Harry Potter et les reliques de la mort

b:titre

b:ISBN

J.K. Rowling

b:ateur

b:nom

Additional relation

New relation

Intr

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ione


• Semantic Web offre supporto a tale lavoro di definizione di relazione tra concetti

• Differenze:– Prospettiva sull’intero webe

–Te

cnol

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-Co

nclu

sion

iProspettiva sull intero web

– De-centralizzazione dei dati

– Uso di ontologie per organizzare meglio le relazioni

• Strumenti:– RDF

– GRDDL

Intr

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ione

ApplicazioniBiblioteche ed archivi digitali

• La maggior parte dei sistemi di catalogazione di documenti avviene per categorie– E.g., è possibile consultare lo schedario di una biblioteca

per argomenti

ò è b l l b de–

Tecn

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ie -

Conc

lusi

oni

• Ciò non è possibile con il web odierno• E.g.: se cerchiamo qualcosa attinente al concetto di

“Intelligenza Artificiale”…• …ci viene restituito un elenco di pagine che

contengono la keyword “Intelligenza Artificiale”…• … non è detto che le pagine siano effettivamente

relative all’AI

Intr

oduz

ione

ApplicazioniSemantic Web Services

“Un WS è un’applicazione software identificatada un URI, le cui interfacce pubbliche e relativi binding sono definiti e descritti in XML. La sua definizione può essere trovatada altre applicazioni software.

Q ti lti i i i t i il WSe–

Tecn

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ie -

Conc

lusi

oni

Questi ultimi possono poi interagire con il WS seguendo le direttive presenti nelladefinizione del servizio, usando messaggiXML trasportati da protocolli internet.”

(“Web Services Architecture”http://www.w3c.org/TR/2002/WD-ws-arch-20021114)

Intr

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ione


• Tramite UDDI e WSDL si possono conoscere dinamicamente (a tempo di esecuzione) locazione ed interfaccia di un servizio

• Però nessuna informazione su cosa faccia veramente ile–

Tecn

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ie -

Conc

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oni

• Però nessuna informazione su cosa faccia veramente il servizio in questione

• Es: posso invocare un servizio di nome somma, che riceve come parametri di ingresso due interi, e restituisce un intero. Chi mi assicura che il servizio svolga effettivamente la somma di due numeri?

Intr

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ione


Sono necessari due tipi di informazione:

• Dati semantici su cosa faccia il metodo– E.g.: definito in termini di precondizioni, input,

output ed effettie–

Tecn

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ie -

Conc

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oni

output ed effetti

• Regole su:– Come invocare il metodo

– Quali vincoli ci sono sui dati

Intr

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Fortissimo interesse a livello sia di ricerca che di industria IT

• Due “contest” presenti in ambito di ricerca:– IEEE Contest

e–

Tecn

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ie -

Conc

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oni

http://insel.flp.cs.tu-berlin.de/wsc06/

– SWS Challengehttp://sws-challenge.org/wiki/index.php/Main_PageSposorizzato da Stanford, vi partecipa da qualche mese

anche IBM

Intr

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SWS Challenge suddiviso in tre task differenti:1. Date due società, Blue (customer) e Moon

(manufacturer), costruire un mediatore per permettere l’interazionee

–Te

cnol

ogie

-Co

nclu

sion

i

p– Blue utilizza RosettaNet PIP3A4– Moon utilizza un legacy system interno– I servizi dei singoli sono descritti tramite:

• Informazioni sintattiche (WSDL e XML Schemas)• Descrizioni in linguaggio naturale

Intr

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e–

Tecn

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ie -

Conc

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oni

Intr

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2. Discovery di un servizio di spedizione, in base ad un certo obiettivo

• Sono fornite le descrizioni in linguaggio naturale di 5 servizi di spedizione

• Si devono rappresentare tramite SW tali descrizioni

To: Smithers (Bristol) No of packages: 1 Package dimensions: (l/w/h) 10/2/3 (inch) Package weight: 20 lbs For less than 120$

To: Szyslak (Tunis) Package dimensions: (l/w/h) 40/10/10 (inch) Package weight: 30 lbs Current Time is 9:30 ame

–Te

cnol

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-Co

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sion

i• Si devono rappresentare tramite SW tali descrizioni,

al fine di avere:– Discovery in base alla destinazione– Discovery in base alla destinazione e al peso del pacco– Discovery in base a destinazione, peso e prezzo– Discovery con composizione di differenti servizi– Discovery con deadline temporali

Current Time is 9:30 am Shipping is required in 2 business days

Intr

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ione


3. Discovery (II) e composizione di servizi di vendita pc

• Descrizione in linguaggio naturale di 3 fornitori

Apple Mac Book 13” Intel Duo Core Processor 2.0 GHz at least 512 MB RAM at least 60 GB HDD color: white or black at most 1500 $

Apple Mac Book 13” at least Intel Duo Core Processor 1.8 GHz at least 512 MB RAM at least 60 GB HDD color: white or black at most 1500 $ e

–Te

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-Co

nclu

sion

i

• Si deve supportare la ricerca di un servizio:– In base ad una definizione esatta di un prodotto– In base a criteri più o meno importanti– Componendo più servizi per un ordine di più

items

The price is most important to me, get me the cheapest offer if the other requirements are met

If the white notebook is significantly less expensive (more than 100$), then buy the white one instead of the black one.

Intr

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ione

Outline

Tecnologie per il Semantic Web

• URI ed XML

• Informazione semantica (I): RDF e RDFS

e –

Tecn

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ni

• Informazione semantica (II): OWL

• Logiche, proof e trust

Intr

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ione

Architettura del Semantic Web

e –

Tecn

olog

ie-C

oncl

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niIn

trod

uzio

ne

Identificazione dei concetti• In SW, i concetti vengono identificati tramite

URI (Uniform Resource Identifier)– Gli URI sono per definizione un sistema di nomi

uniciAd ogni URI corrisponde uno ed un soloe

–Te

cnol

ogie

-Con

clus

ioni

– Ad ogni URI corrisponde uno ed un solo concetto…

– … però più URI possono definire lo stesso concetto!

– non è necessario che vi corrisponda un contenuto

Esempi di URI:http://[email protected] 88-7750-483-8

Intr

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ione

Uniform Resource Identifiers (URI)

• Gli URI sono identificatori unici usati nell’ambito di Internet

• Inizialmente (primi anni ’90) partizionati in U if R L t (URL)e

–Te

cnol

ogie

-Con

clus

ioni

– Uniform Resource Locator (URL)

– Uniform Resource Name (URN)

• Oggi tale distinzione non è più in “voga”, ed URI ed URL vengono usati in maniera quasi equivalente Esempi di URI:

http://[email protected] 88-7750-483-8

Intr

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Uniform Resource Locator

• Gli URL sono un tipo particolare di URI

• Identificano la risorsa tramite il principale meccanismo di accesso

e –

Tecn

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ni

• Non è necessario che ad un URI/URL corrisponda per forza qualche “cosa”

http://lia.deis.unibo.it/~fc/LIAIndex.htmlSchema di accesso Network location

Intr

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eXtensible Markup Language - XML

• Nasce per l’interscambio di dati tra sistemi diversi– No informazioni di presentazione– Accessibile da un utente umano e da una macchina

• Estensibile a piacimento, al fine di meglio rappresentare i dati in questione

e –

Tecn

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ni

• Strutturato gerarchicamente tramite tags• Un documento XML può contenere una descrizione

della sua grammatica (opzionale)

• Tecnologia molto assestata ed oramai ampiamente utilizzata

Intr

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• Offre due linguaggi ulteriori per specificare la grammatica di un dialetto XML– Document Type Definition (DTD)– XML Schema

e –

Tecn

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ni• Tipi di dato• Namespaces• Usa sintassi XML a sua volta• Maggiore potere espressivo nel vincolare il contenuto e la

strutturazione dei nodi figli

• Concetto di documento valido e documento ben formato

Intr

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• Esistono framework completi per la gestione di documenti XML (DOM e SAX)

• Linguaggio XSL (XML Stylesheet language)XSLT (XSL T f ti )e

–Te

cnol

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-Con

clus

ioni

– XSLT (XSL Transformation)

– XPath, linguaggio per espressioni (query/matchingsu documenti XML)

– FO (Formatting Objects)

Intr

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ione

Resource Description Framework (RDF/RDFS)

• Standard W3C• Linguaggio (XML based) per la

rappresentazione di conoscenza• Obiettivo: fornire uno strumento minimalistae

–Te

cnol

ogie

-Con

clus

ioni

• Obiettivo: fornire uno strumento minimalista• Basato sul concetto di tripla:

< soggetto, predicato, oggetto >

Diverse rappresentazioni possibili (N3, Grafo, RDF/XML)

< risorsa, attributo, valore >

Intr

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ione

RDF – Rappresentazione a grafo• Un nodo per il soggetto

• Un nodo per l’oggetto

• Un arco etichettato per il predicato

e –

Tecn

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ni

http://www.example.org/index.html has a creatorwhose value is John Smith

Intr

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RDF – Rappresentazioni

e –

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niIn

trod

uzio

ne

RDF – Rappresentazioni

<rdf:RDF

xmlns:rdf=http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#

xmlns:contact=http://www.w3.org/2000/10/swap/pim/contact#

>

e –

Tecn

olog

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oncl

usio

ni

<contact:Person rdf:about="http://www.w3.org/People/EM/contact#me">

<contact:fullName>Eric Miller</contact:fullName> <contact:mailboxrdf:resource="mailto:[email protected]"/><contact:personalTitle>Dr.</contact:personalTitle>

</contact:Person>

</rdf:RDF>

Posso chiedere al computer la mailbox di Eric Miller, senza sapere a priori se usa una casella di posta elettronica, piuttosto che una casella postale fisica, o quant’altro…… e se Eric Miller cambia mailbox, il risultato della mia ricerca sarà sempre coerente!

Intr

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ione

RDF - esempi

e –

Tecn

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ni

Empty Nodes

Intr

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RDF - esempi

e –

Tecn

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ni

Bags/Sets

Intr

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ione

RDF – Capacità espressive

Supporta:

• tipizzazione tramite attributo type (che assume come valore un URI)

/ di fe –

Tecn

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usio

ni• soggetto/oggetto di una frase possono essere

anche contenitori (bag, sequence, alternative)

• meta-asserzioni, tramite reificazione delle asserzioni (“Marco afferma che Federico è autore di una

certa pagina web”)

Intr

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ione

RDF Schema

• RDF può essere inteso come descrizione di attributi di risorse e dei valori assunti da tali attributi

• RDFS permette di descrivere classi, proprietà e relazioni con altre risorse (simile ad OO)

e –

Tecn

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ni

– type

– subClassOf

– subPropertyOf

– range

– domain

Intr

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ione

RDF e Modelli E/R

• Molte similarità con il modello E/R…– … ma rdf risulta essere più espressivo

• RDF inteso come E/R per il web

l “f l ”e –

Tecn

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ni

• Le relazioni in RDF sono “first class entities”• In RDF l’elenco delle proprietà di una entità non

è:– Fissato a priori– Centralizzato in un unico punto (DB)

• Conseguenza del fatto che chiunque può dire qualunque cosa di chiunque altro

Intr

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ione

RDF e Database Relazionali

Esiste un mapping diretto con i DB relazionali• Un record è inteso come un nodo RDF• Il nome di una colonna è inteso come

rdf:propertyTypeIl i d l d è ie

–Te

cnol

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-Con

clus

ioni

• Il corrispondente campo nel record è inteso come valore

• RDF è pensato per integrare più database con modelli differenti– DBMS tradizionali sono invece ottimizzati per

costruire nuovi modelli di dati all’interno dello stesso DB o nell’ambito di un numero ristretto di altri DB

Intr

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ione

Framework per RDF

• JENA, framework Java per la rappresentazione di RDF statements

SPARQL Li i di R ie –

Tecn

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ie-C

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ni• SPARQL, Linguaggio di query per Repository

RDF, che supporta la navigazione dei grafi anche su Repository diversi e/o distribuiti– Agnostico rispetto al linguagio di implementazione

Intr

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ione

Strumenti per RDF

Moltissimi strumenti già disponibili…

Solo nella wiki di W3C sono elencati:

• Editors e framework per più di 14 linguaggi

e –

Tecn

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ni

– Adobe XMP

– IBM Semantic Layered Research Platform

• Repository RDF: 24 sistemi– Oracle Spatial 10g

Intr

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RDF e RDFS - Limiti

• Limitato(?) potere espressivo

• Semantica non “ben definita”

• Non permette ancora di effettuare inferenze lle

–Te

cnol

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-Con

clus

ioni

sulla conoscenza

• Non risolve l’ambiguità di più URI che si riferiscono ad uno stesso concetto

Soluzione proposta: Ontology Web Language(OWL)

Intr

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ione

Modelli semantici

RDF

RDFS

Description Logic

UML, OWL

Modal Logic

First Order Logic

e –

Tecn

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ni

Tassonomie

Thesaurus

Modelliconcettuali

TeorieLogiche

XML

DB Schemas

XMLS

Intr

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ione

Modelli semantici

• Tassonomia: insieme di termini organizzati in una gerarchia– rappresenta il fatto che esistono delle relazioni fra

termini …e –

Tecn

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usio

ni

termini …

– … ma non permette di stabilire la natura di tali relazioni

– tipicamente gerarchie di tipo padre/figlio

– la ricerca di un termine ha successo solo se si conosce a priori “dove” cercare

Intr

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ione

Modelli semantici

• Thesaurus: insieme di termini fra cui esistono più relazioni– oltre alla relazione padre/figlio (gerarchia), vi sono

ulteriori relazioni associative (e.g. sinonimia,e –

Tecn

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ni

ulteriori relazioni associative (e.g. sinonimia, iperonimia, iponimia, olonimia, meronimia)

– risolvono problemi tipici del linguaggio naturale, quali ambiguità e rindondanza

– Esempio: WordNet

Intr

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ione

Modelli semantici

• Modello concettuale: è il modello di una particolare area di conoscenza (dominio). Definisce:– Entità del dominioe

–Te

cnol

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-Con

clus

ioni

– Entità del dominio

– Relazioni fra le entità (in forma di proprietà ed attributi)

– Regole su classi, attributi e relazioni

– Regole di inferenza … Teorie Logiche!!!

Intr

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ione

Ontologie – una definizione

Una ontologia è una descrizione formaleesplicita di un dominio di interesse

e –

Tecn

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ni

ClassiRelazioni semantiche tra classi

Proprietà associate ad un concetto (eventuali restrizioni)Eventuale livello logico (assiomi, regole di inferenza)

Intr

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ione

Ontologie – un esempio

e –

Tecn

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niIn

trod

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ne

OntologieNecessarie a prescindere da Semantic Web

Una ontologia è una descrizione formaleesplicita di un dominio di interesse

e –

Tecn

olog

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ni

Il problema risiede nelle “sottili distinzioni di significato”Oggetto di studio in AI fin dagli anni ’80, per supportare knowledge sharing/integration

Intr

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OntologieChi ne ha sentito la mancanza?

Fallimento delle dotCom (2001)

e –

Tecn

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oncl

usio

ni

Harvard Business Review, October 2001:

“Trying to engage with too many partners too fast is oneof the main reasons that so many online market makershave foundered.The transactions they had viewed as simple and routineactually involved many subtle distinctions interminology and meaning”

Intr

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ione

OntologieChi ne ha sentito la mancanza?

e –

Tecn

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usio

ni

Source:Prof. N. Guarino

Intr

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OntologieNon basta XML?

“XML is only the first step to ensuring thatcomputers can communicate freely. XML is ane

–Te

cnol

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-Con

clus

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p yalphabet for computers and as everyone whotravels in Europe knows, knowing the alphabetdoesn’t mean you can speak Italian or French”

Business Week, March 18, 2002

Intr

oduz

ione

Interesse per le ontologie

• Una ontologia fornisce un modello/strutturazione di un dominio– Risolve ambiguità di termini

Chiarifica/semplifica le peculiarità di un dominioe –

Tecn

olog

ie-C

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usio

ni

– Chiarifica/semplifica le peculiarità di un dominio

– Come ricaduta, analisi approfondita di un dominio/processo …

– … elevato valore in ambito industriale/business

Intr

oduz

ione

Ontology Web Language (OWL)

• Standard W3C• Si basa ed estende RDF/RDFS• Dotato di semantica formale (supporta

Description Logic)e –

Tecn

olog

ie-C

oncl

usio

ni

Description Logic)• Tre livelli di espressività/complessità

– OWL Lite (semplice, poco espressivo)– OWL DL (complessità della Description Logic,

mediamente espressivo)– OWL Full (altamente espressivo, non decidibile)

Intr

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ione

OWL – caratteristiche

• Classi: subClassOf, intersectionOf, unionOf, complementOf, enumerationm equivalnece, disjoint

• Proprietà: symmetric transitive functionale –

Tecn

olog

ie-C

oncl

usio

ni

• Proprietà: symmetric, transitive, functional, inverse Functional, range, domain, subPropertyOf, inverseOf, equivalentProperty

• sulle Istanze: sameIndividualAs, differentFrom, allDifferent

Intr

oduz

ione

Problemi ontologici e sol.

• Equivalenza tra ontologie diverse – Ontology matching problem – alignment problem– Una ditta vende un oggetto chiamato “golden”… una seconda ditta sta cercando di

comprare delle “mele”…

R i t /i t i ll b di t l ie –

Tecn

olog

ie-C

oncl

usio

ni• Ragionamento/interazione sulla base di ontologie

differenti– Ontology mediators

• Estensione degli algoritmi di ricerca, con le ontologie e metodi di ragionamento

Intr

oduz

ione

Esempi di “ontologie”

• Dublin Core, per documenti• WordNet, sistema lessicale• Gene Ontology, genomica• Protein Ontology proteomicae

–Te

cnol

ogie

-Con

clus

ioni

• Protein Ontology, proteomica• SnoMed, campo medico (costo 1500$/anno)

Strumenti per definire ontologie:• Protégé http://protege.stanford.edu/

Intr

oduz

ione

E gli altri strati di SW?

e –

Tecn

olog

ie-C

oncl

usio

ni

Stan

dard

Ass

esta

ti

Intr

oduz

ione

Logiche

• Le Description Logics si stanno affermando come logiche di riferimento per SW– Si sviluppano a partire dagli anni ’80

Tecnologia assestatae –

Tecn

olog

ie-C

oncl

usio

ni

– Tecnologia assestata

– Decidibili (la logica dei predicati è semi-decidibile)

– Hanno complessità computazionale molto buona(O(P) )

– Sono basate sul concetto di concetto e ruolo (non hanno le variabili)

Intr

oduz

ione

Description Logic

• Progettata per la descrizione delle definizioni e delle proprietà delle categorie (dei concetti)

• Concetti– Atomici (e g uomo)e

–Te

cnol

ogie

-Con

clus

ioni

– Atomici (e.g. uomo)– Complessi (e.g. (and persona maschio))

• Ruoli (e.g., (:età 27) )• Costanti (e.g., johnSmith, federicoChesani)

Le costanti sono per i singoli individui, i concetti per classi di individui, e i ruoli per relazioni binarie (nei frames, si parla di individual frames, genericframes, e slots)

Intr

oduz

ione

Description Logic - Sintassi

Simboli non logici:• Concetti atomici• Ruoli• Costanti

e –

Tecn

olog

ie-C

oncl

usio

ni

Simboli logici:• punteggiatura ed interi positivi, …• operatori di costruzione dei concetti (ALL, EXISTS,

FILLS, AND, e moltissimi altri!!!)• connettivi (=def, :<, →)

N.B.: Attenzione alla notazione, che non è univoca!!!

Intr

oduz

ione

Description Logic

Dato un dominio finito e ground, ogni concetto determina una estensione, cioè l’insieme di tutti gli individui del domino cui il termine si applica

• Definizione di un individuo:federico =def (

e –

Tecn

olog

ie-C

oncl

usio

ni

:natoIn italia:età 33

)

• Definizione di un concetto:cittadino_italiano =def (

( andpersona(ALL :natoIn italia)

))

Intr

oduz

ione

Description Logic

Operatori di costruzione dei concetti:• (EXISTS n r): tutti gli individui che sono in relazione r con

almeno altri n individui• (FILLS r c): tutti gli individui che sono in relazione r con

l’individuo ce –

Tecn

olog

ie-C

oncl

usio

ni

l individuo c• (ALL r d): tutti gli individui che sono in relazione r solo

con individui descritti da d• (AND d1…dn): tutti gli individui descritti da tutti i

concetti d1…dn (intersezione)• (at-most n r): tutti gli individui che sono in relazione r

con al massimo n individui• (one-of i1…in): uno degli individui tra i1…in• …

Intr

oduz

ione

Description Logic

“Courses taken by 60 to 90 students, who are all undergrads, and taught by a CS professor”

(and COURSE(at-least 60 takers)e

–Te

cnol

ogie

-Con

clus

ioni

(at least 60 takers)(at-most 90 takers)(all takers (and STUDENT

(all inYear (one-of 1 2 3 4))))(exactly 1 taughtBy)(all taughtBy (and PROFESSOR

(fills inDepartment “CS”))

))

Intr

oduz

ione

Description Logic

“Frasi” del linguaggio:

uomo =def (and persona maschio)uomo :< persona

definizione

e –

Tecn

olog

ie-C

oncl

usio

ni

uomo :< personajoe → (and uomo chirurgo)

La conoscenza è specificata tramite Abox(assertion box, riguardo i singoli individui) and Tbox (terminological box, riguardo i concetti, le relazioni tra di essi, i ruoli, etc.)

definizione parziale

proprietà di un individuo

Intr

oduz

ione

Description Logic

Principali metodi inferenziali

• Sussunzione– Una categoria è il sottoinsieme di un’altra

e –

Tecn

olog

ie-C

oncl

usio

ni

• Classificazione– Un oggetto appartiene ad una categoria?

• Consistenza di definizione di categoria– La definizione è logicamente insoddisfacibile?

Intr

oduz

ione

Description Logic

Sussunzione• Data la definizione terminologica di gatto• Data la def. term. di animale_domestico

– Non è detto che vi sia una relazione diretta tra ie –

Tecn

olog

ie-C

oncl

usio

ni

– Non è detto che vi sia una relazione diretta tra i due termini

• Dimostrare che gatto è sussunto (cioè è un iponimo, una specializzazione) di animale_domestico

gatto :< animale_dom

Intr

oduz

ione

Description Logic - Complessità

Constructors T box Subsumes? Members?

(prim :< D) (D :< C) cyclic

AL (and,all) - - - O(n^2)

e –

Tecn

olog

ie-C

oncl

usio

niIn

trod

uzio

ne

Regole

• Recentemente, un fortissimo interesse (industria e ricerca) per le regole

• Informazioni semantiche comprendono anche regole che descrivono aspetti caratteristici di un dominioe

–Te

cnol

ogie

-Con

clus

ioni

dominio• Problema aperto: ragionare sia sui dati semantici

che sulle regole• Rule Interchange Format: standard W3C

(tentativo) per la rappresentazione di regole• Applicazioni a Semantic Web Services, Business

Rules, e-Contracts,…

Intr

oduz

ione

Regole – diversi ambiti applicativi

Negli ultimi 3 anni è sorto un notevole interesse in ambito scientifico per l’uso delle regole…

…interesse motivato da alcuni interessi economici di tipo industriale

• Uso di regole per la definizione di processie –

Tecn

olog

ie-C

oncl

usio

ni

• Uso di regole per la definizione di processi– Controllo, verifica a priori e a run-time, enactment di

processi– Bussiness rules e ricerca di agreement– E-Contracts– Choreografie, Interoperability, paradigma “off-the-

shelf”

Intr

oduz

ione

Strumenti per SWS

• Diversi standard proposti, nessun vincitore– Semantic Annotations WSDL (SAWSDL) (W3C)

– Semantic Web Service Language (SWSL) (W3C)

OWL Web Services Ontology (OWL S)e –

Tecn

olog

ie-C

oncl

usio

ni

– OWL Web Services Ontology (OWL-S)• Supportata negli US da DAML (DARPA Agent Markup

Language)

– Web Service Modeling Ontology (WSMO)• Supportata principalemtente in Europa dal DERI (Digital

Enterprise Research Institute: Galway, Seoul, Stanford)

Intr

oduz

ione

Proof e Trust ?

• Prevalentemente argomento di ricerca– Argumentation dialogues

– Proof exchange

Trust modelse –

Tecn

olog

ie-C

oncl

usio

ni– Trust models

– Veridicità delle informazioni

– Incompletezza delle informazioni

– Informazioni contraddittorie

Intr

oduz

ione

Outline

Conclusioni

• Problemi nella diffuzione di SW

• Critiche a SW

e –

Tecn

olog

ie -

Conc

lusi

oni

• Considerazioni finali

• Qualche link

Intr

oduz

ione

Semantic Web – problemi?

• Nonostante il paradigma SW sia in discussione dal 2001 …

• … nel web attuale tale architettura stenta ad affermarsie

–Te

cnol

ogie

-Co

nclu

sion

i

– Molto discussa in ambito accademico– Meno apprezzata in ambito industriale

• Solo recentemente, con i Semantic Web Services, è (ri)sorto un notevole interesse nell’ambito business

• In generale, “fatica” a percepirne i vantaggi

Intr

oduz

ione

Semantic Web – problemi?

• Adozione di RDF– Aggiungere contenuto semantico è molto costoso– Finché non si raggiunge una “massa critica” di informazioni

semantiche disponibili su web …– … gli strumenti di SW appaiono essere “sterili”

e –

Tecn

olog

ie -

Conc

lusi

oni

– Recente proposta in W3C di Gleaning Resource Descriptions from Dialects of Languages (GRDDL)

• Ontologie– Costo elevato nel produrre una ontologia ex-novo– Una ontologia è “viva”, muta nel tempo

• Costo di manutenzione• Costo di gestione (uso di Temporal Logic per gestire il versioning)

Intr

oduz

ione

Semantic Web – critiche?

• Praticamente irrealizzabile– Problemi intrinseci quali ad esempio il “metacrap”

• Quale uso dei dati?– Problemi di censura

e –

Tecn

olog

ie -

Conc

lusi

oni

– Problemi di privacy

• I dati semantici sono già disponibili su web, è sufficiente estrapolarli opportunamente– SW inteso come una duplicazione non necessaria di

ciò che esiste già– GRDDL potrebbe essere usato anche a tale scopo

Intr

oduz

ione

Semantic Web – critiche?

• Computazionalmente difficile– … ma la Description Logic è pensata proprio

tenendo in mente tale dimensione

– non tutte le applicazioni necessitano die –

Tecn

olog

ie -

Conc

lusi

oni

… non tutte le applicazioni necessitano di espressioni di arbitraria complessità ( la complessità computazionale degli algoritmi si riduce, fino ad O(P) )In

trod

uzio

ne

Conclusioni

• Semantic Web: aggiunta di informazioni semantiche sul contenuto delle risorse presenti su web

• Grandi prospettive sulla carta …e –

Tecn

olog

ie -

Conc

lusi

oni

p p– Fortissimo interesse nell’ambito della ricerca,

specie nel settore dell’intelligenza artificiale

• … fatica ad affermarsi in realtà– Grande interesse recentemente per i Semantic

Web Services

Intr

oduz

ione

Conclusioni

• Recentemente, c’è chi propone di sostituire Semantic Web con Data Web

• Enfasi non più sulle possibilità di ragionamentoe

–Te

cnol

ogie

-Co

nclu

sion

i

ragionamento…

• …quanto sul fatto che alla fine si tratta di esporre in maniera organica, strutturata e comprensibile (standard) informazioni già disponibili

Intr

oduz

ione

Considerazioni personali

• Chi dovrebbe inserire informazioni semantiche sui contenuti web?– Singoli utenti a titolo personale

• Fenomeno del metacrap

e –

Tecn

olog

ie -

Conc

lusi

oni

• Fenomeno delle folksonomies (e.g. flickr)

• Fenomeno wiki

– Aziende• Possiedono già database con semantica più o meno definita

• Scenario di mercato globale estremamente concorrenziale

Intr

oduz

ione

Considerazioni personali

• Esistono fattori culturali importanti nell’organizzazione delle aziende italiane– Non è detto che un accesso facilitato alle informazioni sia

sempre desiderabile

• SW molto utile a livello intra aziendalee –

Tecn

olog

ie -

Conc

lusi

oni

• SW molto utile a livello intra-aziendale• Alcuni dubbi sul livello inter-aziendale

– Bussiness secrecy, nda, e altre pratiche commerciali possono essere un ostacolo

• Moltissimi dubbi sulla “disclosure” a livello di web pubblico– Una azienda deve poter controllare minuziosamente

• Quali dati rende pubblici• Che uso ne viene fatto (competitors?)

Intr

oduz

ione

Qualche link…

Sito ufficiale W3C:

• http://www.w3.org/2001/sw/

e –

Tecn

olog

ie -

Conc

lusi

oni

Sito comunità

• http://www.semanticweb.org/

• http://www.websemantico.org/

Intr

oduz

ione

Grazie per l’attenzione

Questions?

Ing. Federico Chesani, Phdc/o DEIS – Facoltà di Ingegneria

Viale Risorgimento 2

40136 - Bologna

[email protected]

Tel. 051 20 93086

Documents

Semantic Web - LIAlia.disi.unibo.it/.../ModApplRetiCalc0910/materiale/15.semanticWeb.pdf · Prospettiva sull intero web – De-centralizzazione dei dati – Uso di ontologie per organizzare